抗酸化物質の構造活性相関研究
ポリフェノールのチカラをデータで見える化-AIと計算化学で食品の抗酸化能を未来予測を目指しています-
POCLabでは、複数の研究プロジェクトを並行して進めています。
ポリフェノールのチカラをデータで見える化-AIと計算化学で食品の抗酸化能を未来予測を目指しています-
計算化学と機械学習を融合した手法により、新規機能性材料の設計・予測・最適化を目指しています
ケトン基の求核反応・還元反応を対象として、量子化学計算により得られた遷移状態構造およびその相互作用領域の特徴を抽出し、機械学習モデルと組み合わせることで選択性の予測を行っています。さらに、相互作用特徴と反応性との関連を定量的に解析し、反応選択性の要因の理解を深化させています。
フェノールの酸化的ホモカップリング反応をテーマ反応とし、有機合成実験を効率化する新たなデータ駆動的アプローチを探索する